如何修改numpy数组的排序结果
要修改numpy数组的排序结果，可以使用numpy的sort函数或argsort函数。
- sort函数：sort函数可以直接对数组进行排序，修改原始数组的顺序。它有两个参数，分别是要排序的数组和排序的轴（可选，默认为-1，即最后一个轴）。例如，对于一维数组arr，可以使用以下代码进行排序：
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 2])
arr.sort()
print(arr)输出结果为：[1 2 3]
对于多维数组，可以指定排序的轴。例如，对于二维数组arr，可以使用以下代码进行按行排序：
import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 2], [6, 5, 4]])
arr.sort(axis=1)
print(arr)输出结果为：[[1 2 3] [4 5 6]]
- argsort函数：argsort函数返回数组排序后的索引值，而不修改原始数组的顺序。它有一个参数，即要排序的数组。例如，对于一维数组arr，可以使用以下代码获取排序后的索引值：
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 2])
sorted_indices = np.argsort(arr)
print(sorted_indices)输出结果为：[1 2 0]
可以根据索引值对原始数组进行排序：
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 2])
sorted_indices = np.argsort(arr)
sorted_arr = arr[sorted_indices]
print(sorted_arr)输出结果为：[1 2 3]
对于多维数组，可以指定排序的轴。例如，对于二维数组arr，可以使用以下代码获取按行排序后的索引值：
import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 2], [6, 5, 4]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
print(sorted_indices)输出结果为：[[1 2 0] [2 1 0]]
可以根据索引值对原始数组进行排序：
import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 2], [6, 5, 4]])
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)
sorted_arr = np.take_along_axis(arr, sorted_indices, axis=1)
print(sorted_arr)输出结果为：[[1 2 3] [4 5 6]]
以上是修改numpy数组排序结果的方法，可以根据具体需求选择使用sort函数或argsort函数。
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3回答
Numpy:排序数组和查找相应索引的有效方法
python、numpy
我有一个numpy数组，希望从原始数组中获得排序数组和相关索引。例如。
arr = [2,1,3]
sorted_arr = [1,2,3]
sorted_indices = [1,0,2]
我知道我可以使用np.sort(arr)和np.argsort(arr)分别找到它们。但是，是否有更有效的方法不需要对一个数组进行两次排序？
浏览 1提问于2019-03-27得票数 0
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4回答
在python中使用argsort进行排序
python、python-2.7、numpy
我试着对数组进行排序：
import numpy as np
arr = [5,3,7,2,6,34,46,344,545,32,5,22]
print "unsorted"
print arr
np.argsort(arr)
print "sorted"
print arr
但产出如下：
unsorted
[5, 3, 7, 2, 6, 34, 46, 344, 545, 32, 5, 22]
sorted
[5, 3, 7, 2, 6, 34, 46, 344, 545, 32, 5, 22]
数组一点也不改变。
浏览 4提问于2013-11-06得票数 5
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1回答
argsort()的实际应用是什么？
python、arrays、numpy
最近我遇到了argsort()，我发现它会返回排序后的sequence.But的索引--如果我们使用它来排序数组，为什么不直接使用()呢？
In [77]: import numpy as np
In [79]: arr = np.array([4,5,1,7,3])
In [80]: arr1 = np.sort(arr)
In [81]: arr1
Out[81]: array([1, 3, 4, 5, 7])
In [84]: arr2 = np.argsort(arr)
In [85]: arr2
Out[85]: array([2, 4, 0, 1, 3])
与一般的分类相
浏览 2提问于2015-10-10得票数 0
1回答
一个函数，用于返回一个元组列表，这些元组对应于已排序的所有元素的索引？
python、arrays、sorting、numpy
我知道numpy.argsort()，但它所做的是返回数组中元素的索引，这些元素将沿着特定的轴排序。
我需要的是排序一个N维数组中的所有值，并作为结果有一个元组的线性列表。
如下所示：
>>> import numpy
>>> A = numpy.array([[7, 8], [9, 5]])
>>> numpy.magic(A)
[(1, 0), (0, 1), (0, 0), (1, 1)]
我甚至不明白argsort的输出想告诉我这个数组的输出是什么。
浏览 5提问于2013-04-21得票数 2
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3回答
多维numpy.argsort的排序不变
python、arrays、sorting、numpy
文档状态
返回：
index_array :沿指定轴对索引排序的int数组。如果a是一维的，则a[index_array]生成一个排序的a.
如何将numpy.argsort的结果应用于多维数组以获得排序的数组？(不只是一个一维或二维数组；它可以是一个N维数组，其中N只在运行时才知道)
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(123)
>>> A = np.random.randn(3,2)
>>> A
array([[-1.0856306 , 0.99734545],
浏览 5提问于2017-10-31得票数 6
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3回答
让numpy argsort返回一个包含2d索引的数组？
python、arrays、numpy
如果我们有一个一维数组
arr = np.random.randint(7, size=(5))
# [3 1 4 6 2]
print np.argsort(arr)
# [1 4 0 2 3] <= The indices in the sorted order
如果我们有一个二维数组
arr = np.random.randint(7, size=(3, 3))
# [[5 2 4]
# [3 3 3]
# [6 1 2]]
print np.argsort(arr)
# [[1 2 0]
# [0 1 2]
# [1 2 0]] <= It sorts each r
浏览 0提问于2015-06-01得票数 21
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6回答
根据总和对数组列进行排序
python、numpy
假设我有一个这样的数组： np.array([1., 1., 0.],
[0., 4., 0.],
[8., 0., 8.],
[0., 0., 0.],
[5., 0., 0.],
[2., 2., 2.]]) 列和为16，column1为6，column2为10。 如何在Numpy中有效地按列值从大到小重新排列数组？在上面的示例中，列将保持不变，而column1和column2将交换位置。
浏览 63提问于2018-09-07得票数 4
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1回答
Python中的排序列平均值
python、sorting
大约一年前，我用R编写了相同的函数，现在我想用Python：做同样的工作，我创建了矩阵：
7 3 2
3 1 6
4 3 1
接下来，我对所有列进行了升序排序：
3 1 1
4 3 2
7 3 6
现在，我希望排序列平均上升。输出将如下所示：
1 1 3
3 2 4
3 6 7
我的全部代码：
import numpy as np
a = np.matrix([[7,3,2],[3,1,6],[4,3,1]])
a.sort(axis=0)
b = a.mean(0)
print(a)
浏览 0提问于2017-03-28得票数 0
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1回答
多列(2D) numpy阵列向指示向量的稳定转换
python、arrays、pandas、numpy
我通常需要将多列(或2D) numpy数组以稳定(即顺序保持)的方式转换为指示向量。
例如，我有以下numpy数组：
import numpy as np
arr = np.array([
[2, 20, 1],
[1, 10, 3],
[2, 20, 2],
[2, 20, 1],
[1, 20, 3],
[2, 20, 2],
])
我喜欢的输出是：
indicator = [0, 1, 2, 0, 3, 2]
我如何才能做到这一点(最好只使用numpy )？
备注：
我正在寻找一种高性能(向量化)方法，因为arr (参见上面的示例)在一个实际的应用
浏览 0提问于2021-06-22得票数 2
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4回答
如何根据索引数组重新排列数组
python、arrays、numpy
我正在寻找一个单行解决方案，可以帮助我完成以下工作。
假设我有
array = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
我想根据输入顺序重新排列它。如果有一个名为arrange的numpy函数，它将执行以下操作：
newarray = np.arrange(array, [1, 0, 3, 4, 2])
print newarray
[20, 10, 40, 50, 30]
从形式上讲，如果要重新排序的数组是m x n，而"index“数组是1 x n，则排序将由称为"index”的数组确定。
numpy有这样的函数吗？
浏览 781提问于2014-10-04得票数 53
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2回答
用Python对基于列表值的矩阵列排序
python、sorting、numpy、matrix
我有一个N x 100 numpy矩阵，它包含我想排序的任何类型的数字。
为了使它更直观，我现在用虚拟值填充它：
import numpy as np
X = np.array( [[float(number) for number in range(100)] for _ in range(10)] )
# X
[[ 0. 1. 2. ..., 97. 98. 99.]
[ 0. 1. 2. ..., 97. 98. 99.]
[ 0. 1. 2. ..., 97. 98. 99.]
...,
[
浏览 0提问于2018-02-22得票数 3
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2回答
使用NumPy按元素长度对字符串数组进行排序
python、sorting、numpy
我想使用numpy按元素的长度对字符串数组进行排序。
>>> arr = ["year","month","eye","i","stream","key","house"]
>>> x = np.sort(arr, axis=-1, kind='mergesort')
>>> print(x)
['eye' 'house' 'i' 'key' '
浏览 4提问于2016-06-16得票数 3
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2回答
声明性方式返回numpy中每个元素的匹配元素的所有索引？
arrays、numpy、indexing
假设我有一个数组： arr = [1, 1, 2, 2, 1] 我想要得到一个数组indices，其中每个元素indices[i]都是索引列表，这些索引的值等于arr[i]处的值。即，indices应该是 [[0, 1, 4], [0, 1, 4], [2, 3], [2, 3], [0, 1, 4]] 使用循环或迭代器很容易做到这一点，但我想要一个声明性的numpy解决方案。我觉得必须有一些清晰/快速/简洁的方法来获得我想要的输出。
浏览 26提问于2021-03-31得票数 1
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3回答
python数组排序和索引
python、arrays、sorting、numpy
假设您有一个3D数组：
arr = np.zeros((9,9,9))
a[2:7,2:7,2:7] = np.random.randint(5, size=(5,5,5))
如何对数组中所有发生的值进行排序(而不是像np.sort那样沿轴排列)并显示这些值的所有索引？
输出应该类似于：
0 at [0,0,0], [0,1,0], [0,2,1], ...etc.
1 at [5,5,5], [5,7,6], ...etc
2 at [4,5,5], ...etc
3 at ...etc
and so on
浏览 5提问于2015-07-23得票数 0
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2回答
在Python中更改一个数组相对于另一个数组的顺序
python、numpy
我有两个数组A和B，它们具有一对一的对应关系，即与[0,1] in A对应的值是10 in B，[0,2] in A是20 in B，等等。现在我对A进行排序以生成一个新的数组A1。如何生成相对于B1的A1？所需的输出被附加。
import numpy as np
A = np.array([[[0, 1],[0, 2],[1, 3],[2, 3],[2, 5],[3, 4],[3, 6],[4, 7],[5, 6],[6, 7]]])
B = np.array([[[10],[20],[30],[40],[50],[60],[70],[80],[90],[100]]])
A1=np.sort
浏览 8提问于2022-06-26得票数 -1
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2回答
R阶函数的Python等价
python、r、pandas
据说，np.argsort()将是我正在寻找的函数。
然而，这并没有给我渴望的结果。
下面是我试图转换为Python的R代码和我当前的Python代码。
R码
data.frame %>% select(order(colnames(.)))
Python代码
dataframe.iloc[numpy.array(dataframe.columns).argsort()]
我所使用的数据格式是1,000,000+行和42列，所以我不能准确地重新创建输出。
但我相信我可以重新创建order()输出。
据我理解，每个数字表示列列表中的原始位置。
order(colnames(data.fra
浏览 3提问于2022-11-22得票数 1
3回答
根据元素上条件的值对numpy数组元素进行排序
python、arrays、sorting、proximity
我需要通过增加与另一个点的距离来排序一个点的数字数组。
import numpy as np
def dist(i,j,ip,jp):
return np.sqrt((i-ip)**2+(j-jp)**2)
arr = np.array([[0,0],[1,2],[4,1]])
我想做的是使用函数dist(1,1，ip，jp)在不动点i，j=1,1和arr中的每个有序对ip，jp之间返回arr，每个元素从最低到最高接近i，j。
我想要的输出是new_arr = np.array([1,2,0,0,4,1])
我有一些想法，但它们看起来效率极低。
谢谢!
浏览 8提问于2016-12-05得票数 8
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2回答
Numpy:像列表列表一样的排序矩阵，或者:按行排序矩阵
python、sorting、numpy
我有一个包含行向量的numpy矩阵。我想要按行对矩阵进行排序，就像Python对列表列表进行排序一样：
import numpy as np
def sortx(a):
return np.array(sorted([list(i) for i in a]))
a = np.array([[1,4,0,2],[0,2,3,1]])
print(sortx(a))
输出：
[[0 2 3 1]
[1 4 0 2]]
有没有sortx()函数的numpy等价物，这样我就不必两次转换数据了？
浏览 0提问于2018-10-15得票数 2
1回答
在Python中的破数组中获取相同的顺序
python、numpy
我有两个粗糙的数组，Ii0和Iv0。我根据j显示的增量Ii01对值进行排序，但是我希望Iv01能够反映相同的排序顺序。一般来说，我希望代码能够处理Ii0和Iv0的许多不同形状。目前和期望的输出被附在一起。
import numpy as np
Ii0=np.array([[[0, 1],
[0, 3],
[1, 2]],
[[0, 3],
[2,5],
[0, 1]]])
Iv0 = np.array([[[10],
浏览 7提问于2022-06-30得票数 -1
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1回答
如何在2D数组上使用numpy.argsort对另一个2D数组进行排序
python、arrays、numpy、np.argsort
我一直对一维数据使用numpy.argsort，但在2D中它的行为似乎有所不同。
例如，假设我想按照轴1对这个数组进行排序，以便每一行中的项按升序排列
>>> import numpy as np
>>> arr = np.eye(4)
>>> arr
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
>>> idx = np.argsort(arr, axis=1)
&
浏览 2提问于2021-02-12得票数 1
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